QuantumFlow：面向生产环境的分布式大模型推理调度框架

QuantumFlow是开源分布式LLM推理调度平台，旨在解决异构硬件环境下千亿参数模型高效运行的核心挑战。它支持多后端引擎、智能调度策略与企业级集群管理，核心理念是让推理任务调度像管理Kubernetes Pods一样灵活，提升资源利用率并降低运维复杂度。

LLM落地中，推理服务的稳定性和效率是企业级应用核心挑战：如何在有限GPU资源下调度不同规模模型？如何在异构硬件实现统一管理与弹性扩展？QuantumFlow定位为"下一代分布式大模型推理平台"，愿景是让千亿模型运行在每台机器，通过智能调度层替代传统手动资源分配方式。

QuantumFlow采用分层架构（执行层、集群管理层、调度层、接入层），核心亮点：

1. 多后端支持：执行层提供统一API，支持HuggingFace Transformers（已验证）、vLLM（待修复）、TGI/SGLang/TensorRT-LLM（规划中）；
2. 智能调度：Gang调度（大模型专用，一次性分配资源）、Pack调度（小模型优化，多请求共享GPU）、自适应调度（动态选择模式，开发中）；
3. 集群管理：单机模式已完成，分布式多节点及昇腾NPU适配正在规划。

QuantumFlow优化用户体验，提供多种交互方式：

• 一键启动：运行./scripts/qf启动服务，访问http://localhost:8000进入可视化控制台；
• CLI工具：支持查看集群状态、列出模型、加载模型、对话生成等命令（如python -m quantumflow.cli chat Qwen2.5-1.5B -p "你好"）；
• 交互式终端：适合探索与调试。

基于NVIDIA A100 80GB的性能测试数据：

模型	参数量	并行策略	吞吐量	延迟
Qwen2.5-7B	7B	TP=1	150 tok/s	45ms
Qwen2.5-72B	72B	TP=4	80 tok/s	120ms
LLaMA-3-70B	70B	TP=8	60 tok/s	180ms
DeepSeek-V2	236B	TP=16	40 tok/s	300ms
覆盖7B到236B规模模型，适配不同硬件需求。

QuantumFlow活跃开发中：

• ✅ 已完成：REST API（FastAPI）、调度器核心逻辑、HuggingFace后端、CLI工具、266个单元测试；
• 🔄 待修复：vLLM后端（显存bug）；
• 📋 规划中：TGI/SGLang后端、分布式多节点、昇腾NPU适配、多租户/限流/容灾等企业特性。

QuantumFlow是开源LLM推理基础设施的重要尝试，是面向生产的完整解决方案。通过智能调度、多后端支持和分层架构，它有望降低企业部署大模型门槛，成为国产开源LLM基础设施的重要力量。